缝合嵌入：3D 服装和 2D 图案的统一潜在空间

虽然服装对于现实的数字人类来说至关重要，但它们的拓扑多样性使得它们比参数化身体更难建模。传统剪裁依赖于 2D 缝纫图案，但目前将这些图案与 3D 几何结构连接起来需要物理模拟。我们提出了 Stitched Embeddings，这是第一个无模拟框架，可在单个双向潜在空间内统一 3D 服装重建和缝纫图案推断。通过利用预训练 3D 基础模型的几何先验，我们的方法克服了通常与高质量服装建模相关的数据稀缺问题。我们建议使用 BoxMesh 作为关键的中间表示，将 2D 面板对齐到 3D 配置，而无需模拟器的计算开销。该架构在模式重建方面实现了最先进的精度，同时显着提高了效率。此外，我们的可微分管道支持新颖的应用，包括从网格恢复图案和从 2D 图案进行 3D 编辑。最后，这项工作提供了神经 3D 视觉和物理服装制造流程之间的可扩展链接。项目页面：https://andreus00.github.io/stitchedembeddings